数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】令和６年度申請用

様式１
大学等名
プログラム名秋田栄養短期大学
データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について
学部・学科によって、修了要件は相違しない① 教育プログラムの修了要件② 対象となる学部・学科名称③ 修了要件「情報処理演習B」1単位、「栄養情報処理演習」1単位、合計2単位を修得すること。

必要最低科目数・単位数

2 科目

2 単位

履修必須の有無

令和９年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
情報処理演習B
1○○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
情報処理演習B
1○○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
情報処理演習B
1○○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
情報処理演習B
1○○○
栄養情報処理演習
1○○

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】令和６年度申請用⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数
理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
情報処理演習B
1○○○○
栄養情報処理演習
1○○○○⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついてい
る

講義内容

1-1

社会で起きている変化（ビッグデータ、検索エンジン、SNS、AIの進化）「情報処理演習B」（第1回）

1-6

データ・AI利活用の最新動向（最新のビジネスモデル、最新技術）「情報処理演習B」（第6回）

1-2

社会で活用されているデータ（データの種類、データの所有者、構造化データ・非構造化データ）「情報処理演習B」（第2回）

1-3

データとAIの活用領域（事業活動におけるデータ、活用目的ごとのデータ）「情報処理演習B」（第3回）

1-4

データとAI利活用のための技術（予測、グルーピング、クラスタリング、非構造化データ、データ可視化、人工知能）「情報処理演習B」（第４回）

1-5

データ・AI活用の現場（データ分析による意思決定,データ分析の実際）「情報処理演習B」（第5回）（２）「社会で活用されているデータ」や「デー
タの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツー
ルになり得るもの（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】令和６年度申請用（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏
洩等、データを守る上での留意事項への理解をする（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの3-1

データ・AIを扱う上での留意事項（GDPR,AI倫理,悪用事例）「情報処理演習B」（第12回）「資料検索の方法と活用」 EBN、インターネットの活用、専門誌（学会誌）の活用「栄養情報処理演習」（第2回）

3-2

データを守るうえでの留意事項（セキュリティーとプライバシー）「情報処理演習B」（第13回）

2-1

データを読む（データの種類、代表値、母集団と標本）「情報処理演習B」（第7回）
データを読む（相関係数、相関関係と因果関係）「情報処理演習B」（第8回）「資料検索の方法と活用」 EBN、インターネットの活用、専門誌（学会誌）の活用「栄養情報処理演習」（第2回）「食事計画（献立の立案）の要点・手順①」 食事計画の基本知識と要点、食事計画の手順について「栄養情報処理演習」（第4回）

2-2

データを説明する（データの可視化）「情報処理演習B」（第9回、第10回）
データ分析演習（農林業センサスを用いたデータ分析）「情報処理演習B」(第14回、第15回）「資料検索の方法と活用」 EBN、インターネットの活用、専門誌（学会誌）の活用「栄養情報処理演習」（第2回）「栄養情報について」 Word 及び Excel の操作、文章及び図表作成「栄養情報処理演習」（第3回）「応用問題③：グループ演習」 栄養情報処理に関する演習（図表作成）「栄養情報処理演習」（第12回）

2-3

データを扱う（データ解析ツール）「情報処理演習B」（第11回）
データ分析演習（農林業センサスを用いたデータ分析）「情報処理演習B」(第14回、第15回）「資料検索の方法と活用」 EBN、インターネットの活用、専門誌（学会誌）の活用「栄養情報処理演習」（第2回）「食事計画（献立の立案）の要点・手順②」 栄養素等摂取量の計算「栄養情報処理演習」（第5回）「日本人の食事摂取基準の理解」 日本人の食事摂取基準の基本的な考え方、エネルギー及び栄養素量、個人及び集団対象の活用法について「栄養情報処理演習」（第6回）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムを修了した学生に、学修成果の一つとして、「修了証」を発行する予定である。学生の今後の科目履修や就職活動等に活用してもらうことを見込んでいる。また、本プロ
グラムは、次の５つの到達目標に基づき、データサイエンス・AIに関する基礎的な知識や技術を学び、実社会における様々な場面で生かすことができる能力を身に付けることができる。
①数理・データサイエンス・AIは、現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついているものであること。➁数理・データサイエンス・AIが対象とする「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決す
る有用なツールになり得ること。③様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、数理・データサイエンス・AIは様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するものであること。④ただし数理・データサイエンス・AIは万能ではなく、その活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮することが重要であること。⑤実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「デー
タを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関すること。

【参考】⑫ 生成AIに関連する授業内容 ※該当がある場合に記載
教育プログラムを構成する科目に、「数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）モデルカリキュラム改訂版」（2024年2月 数理・データサイエン
ス教育強化拠点コンソーシアム）において追加された生成AIに関連するスキルセットの内容を含む授業（授業内で活用事例などを取り上げる、実際に使用してみるなど）がある場合に、どの科目でどのような授業をどのように実施しているかを記載してください。
※本項目は各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定要件とはなりません。
講義内容

情報処理演習Bの「データとAI利活用のための技術」の授業の中で、Pythonのプログラムを用いて、顔認証技術の実演をおこなった。また、Microsoft Bing Image Creator(現在のMicrosoft Copilot）で生成AIによるイラスト作成を行った。さらにChatGPTを用いてPythonによるゲームのコード作成・実行を行った。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式２
秋田栄養短期大学

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和5

年度

②大学等全体の男女別学生数

男性

16 人

女性

入学
定員

収容
定員

令和5年度

77

80

160

12

11

77

80

160

12

11

61 人

（ 合計

77

人

）

③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
栄養学科

合 計

学生数

令和4年度

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

12
8%
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128%

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

大学等名

様式３
秋田栄養短期大学

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数(常勤）

9人 （非常勤）② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 小泉 正樹

19

人

2

人

（役職名） 副学長

④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
秋田栄養短期大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議（責任者名） 小泉 正樹（役職名） 副学長

⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
秋田栄養短期大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議要綱⑥ 体制の目的秋田栄養短期大学に、データサイエンス・AI教育プログラムに関する必要な事項を審議する「秋田栄養短期大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議」をおいている。本学では、令和５年度より「データサイエンス・AI教育プログラム」を新設し、データサイエンス・AI教育プログラ
ム推進会議にて、データサイエンス・AI教育プログラムについて検討し、全学的な取り組みとして、関連科目の整備や周知等を図った。
今後もさらに、データサイエンス・AI教育プログラムを改善・進化させるため、令和５年度の結果も踏まえ検討していく予定である。

⑦ 具体的な構成員
副学長
小泉 正樹
学科長 兼 教務委員長 池田 隆幸
栄養学科 准教授
千田 茉登佳栄養学科 助教
田中 景子

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
8%25%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
50%
70%
60%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）160
具体的な計画
令和５年度の結果を踏まえ、要件を満たした学生には「修了証」を発行する予定である。
認定後に、ロゴマークが「修了証」やホームページに掲載できるようになることで、未履修者への動機付けとして、データサイエンス・AI教育プログラムを履修する意義等も含め、積極的な周知を図っていきたいと考えている。
なお、データサイエンス・AI教育プログラム科目については、年に２回行っている「授業評価アンケート」の結果等も参考に、FD委員会と連携し、データサイエンス・AI教育プログラム推進会議
で適宜検討しながら、内容をより一層充実させていきたいと考えている。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
データサイエンス・AI教育プログラム関係科目「情報処理演習B」、「栄養情報処理演習」については、いずれも１年次開講科目であり、全学年が履修できる。また、選択科目ではあるが、必修科目とデータサイエンス・AI教育プログラム関係科目が時間割上で重複しないよう、学内で調整している。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
令和６年度より、入学時に配布している「学習要覧」に「データサイエンス・AI教育プログラム」について掲載し、さらに新入生オリエンテーション等でデータサイエンス・AI教育プログラムについて説明した。
今後も引き続き、各学期前に行うガイダンスや本学ポータルサイト等で周知をしていくとともに、
ホームページへの掲載内容の充実化を図っていきたいと考えている。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
本学では、入学時にパソコンの準備を必携化しており、それに併せて学内のWi-fi環境を整備した。
令和５年度にはアクセスポイントを増設し、ほぼ学内全てでWi-fiに接続できるようになった。
また、１年次での「情報処理演習A」の授業や教務課窓口にて、Wi-fi接続が上手くできない学生に対して、教職員間で協力し合いながら、個別支援を行っている。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
本学では、教員が学生からの質問や相談を受けるために、特定の曜日・時間に研究室で待機する「オフィスアワー」を設定し、シラバスに明記することで周知を図っている。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式４
大学等名

秋田栄養短期大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
秋田栄養短期大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議（責任者名） 小泉 正樹② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 副学長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
学生のデータサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、データサイエンス・AIを適切に理解し、それらを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、「データサイエンス・AI教育プログラム」を令和５年度後期より開設した。
データサイエンス・AI教育プログラムでは、「情報処理演習B」（１単位）及び、「栄養情報処理演習」（１単位）の単位を修得（合計２単位）した学生に、「修了証」を発行することとしている。
プログラムの履修・修得状
後期ガイダンスにて全学生にチラシを配布し、説明会を実施した他、本学ポータルサイトを通じて全学的な周知を図っ況た。令和５年度の実績については、別紙様式２の結果となったが、履修した学生がの修得率は９割であった。

データサイエンス・AI教育プログラムを修了した学生に、学修成果の一つとして、「修了証」を発行する予定である。学生の今後の科目履修や就職活動等に活用してもらうことを見込んでいる。
また、本学では、学生に「学修目標への到達度セルフチェック」を実施している。これにより、教育内容や教育方法の改
善、学生のこれからの伸びを期待した改善方策等に生かすこととしている。
学修成果

令和５年度の授業評価アンケートでは、「この授業は、わかりやすかったですか」という設問に対して、次のような結果となった。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

・「情報処理演習B」・・・５点（９０％）、４点（１０％）
・「栄養情報処理演習」・・・５点（７３％）、４点（１８％）、０点（９％）※５点満点評価
理解度については、ほとんどの学生から５点または、４点評価の回答を得ているが、一方で０点評価の回答も見受けられる。
今後より一層、学生には分かりやすく、かつ、興味・関心の高まる授業として、科目担当者やFD委員会と連携して、授業の評価、改善に向けた取り組みをしていきたい。

現時点では実施していないが、令和５年度に実施した授業評価アンケートの結果では、約８割の学生が、「授業の内容
は興味が持てるものだったか」、「この授業に対する満足度」、「技術や実技などが身に付いたか」という設問に対して、「５点」または「４点」評価で回答していた。（授業評価アンケートは５点満点により実施）
今後、履修モデルやカリキュラムマップ、カリキュラムツリー等を活用し、推奨度を示していけるよう検討していきたいと
学生アンケート等を通じた 考えている。
後輩等他の学生への推奨度

令和５年度よりデータサイエンス・AI教育プログラムを設置し、ガイダンスやポータルサイトでの全学的な周知により、設
置初年度は別紙様式２の結果となった。
令和６年度には、新入生に配布している「学生要覧」やホームページへの掲載、令和５年度のデータサイエンス・AI教
育プログラム修了者への「修了証」の発行等を行う予定である。今後の実績も踏まえ、データサイエンス・AI教育プログ
全学的な履修者数、履修 ラム推進会議等で検討しながら、履修者数・履修率向上に向け取り組んでいきたい。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
データサイエンス・AI教育プログラムを修了した卒業生を現時点で輩出していない。
令和６年度以降の卒業予定者より、データサイエンス・AI教育プログラムを修了した学生が該当するため、本学で就職支援等の担当部署となっている「キャリアセンター」と連携し、卒業生や就職先の企業へのアンケート等を通じて、現状把握に努めていくとともに、今後のデータサイエンス・AI教育プログラム改善に向けて検討していきたい。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

データサイエンス・AI教育プログラムを修了した卒業生を現時点で輩出していないため、今後、データサイエンス・AI教
育プログラムを終了した令和６年度以降に、上記と同様、「キャリアセンター」と連携し、就職先の企業へのアンケート等
を通じて、情報収集に努めていくとともに、今後のデータサイエンス・AI教育プログラム改善に向けて検討していきたい。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

データサイエンス・AI教育プログラム関係科目を基礎として、より実践的な各種実習科目への履修と繋げるため、カリキュラムツリー等を活用し、体系的に示している。
今後も適宜ガイダンス等で実践例を紹介しながら、学ぶ楽しさや意義等について情報発信をしていきたいと考えている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

授業評価アンケートの結果を参考にしながら、FD委員会で検証した内容をデータサイエンス・AI教育プログラム推進会
内容・水準を維持・向上しつ 議とで共有していきたい。ICT機器を活用し、より「分かりやすい」授業とするために改善に向けた方策を検討していきた
つ、より「分かりやすい」授業 い。
とすること日々発展し、変化していく生成AI技術や社会情勢に対応してくため、シラバスやカリキュラムマップにて示している「到※社会の変化や生成AI等の 達目標」等についても適宜見直しも図りながら、全学的に取り組んでいきたい。
技術の発展を踏まえて教育
内容を継続的に見直すなど、
より教育効果の高まる授業内
容・方法とするための取組や仕組みについても該当があれば記載

情報処理演習 B

科目名

英文表記

Information Processing Literacy B

ふりがな

もりもと

担当教員名

森本

あつし

科目分類

□基礎教育科目■専門教育科目□卒業必修 □栄養士必修 ■選択

開講年次

■１年

開講期間

□前期 ■後期 □通年 □集中

授業形態・修得単位
実施方法

敦志

□２年

演習 ・ 1 単位
■対面のみ
□遠隔のみ
□対面・遠隔併用

実務家教員担当科目

授業のテーマ

授業概要

到達目標

授業時間外の学習
履修条件

データを活用する技術や、社会での応用を学びます。また Excel の利用によりデータの集計・解析ができるようになることがもう一つのテーマです。
この授業では、データ関連の技術や社会での活用の現状を概観し、基本的なデータ解析の技術を Excelを使いながら学びます。データの収集から解析、視覚化までの基本的なプロセスを習得するとともに、データがビジネス、政策決定、社会問題にどのように活用されているかについても学びます。Excel を使った具体的なデータ処理技術を習得することで、データに基づいた意思決定がどのように行われるのか理解します。
この授業の単位を修得した場合、次のような知識・能力を修得できます。
・ データを活用する技術の知識や社会でのデータ活用の現状を学び、社会の変化に対応できる能力を身につける。
・ Excel などのデータ解析ツールを用いて、データの分析ができるようになる。
授業の復習や課題を行うとともに、パソコンを使う機会を増やしスキルが定着するようにしてください。
「情報処理演習 A」を履修済みであることがのぞましいです。また、所有パソコンに Word, Excel をインストールしておいてください。

授業計画
第１回
社会で起きている変化（ビッグデータ、検索エンジン、SNS、AI の進化）
第2回
社会で活用されているデータ（データの種類、データの所有者、構造化データ・非構造化データ）

第５回
第６回
第７回
第８回
第９回
第 10 回
第 11 回
第 12 回
第 13 回

データと AI の活用領域（事業活動におけるデータ、活用目的ごとのデータ）
データと AI 利活用のための技術（予測、グルーピング、クラスタリング、非構造化データ、データ可視化、
人工知能）
データ・AI 活用の現場（データ分析による意思決定,データ分析の実際）
データ・AI 利活用の最新動向（最新のビジネスモデル、最新技術）
データを読む（データの種類、代表値、母集団と標本）データを読む（相関係数、相関関係と因果関係）
データを説明する（データの可視化）
データを説明する（データの可視化）
データを扱う（データ解析ツール）
データ・AI を扱う上での留意事項（GDPR,AI 倫理,悪用事例）
データを守るうえでの留意事項（セキュリティーとプライバシー）

第 14 回
第 15 回
第 16 回

データ分析演習（農林業センサスを用いたデータ分析）
データ分析演習（農林業センサスを用いたデータ分析）
定期試験

第３回
第４回

テキスト

「教養としてのデータサイエンス (データサイエンス入門シリーズ)」講談社

参考文献・資料

講義中に適宜紹介します。

成績評価の方法

授業中での課題(50%)、試験(50%)により判断します。出席回数が規定に満たない場合及び授業料その他納入金等の金額を納めていない場合は試験を受けることができません。大幅な遅刻や無許可での退出は欠席とします。課題は授業内で指示します。

成績評価基準秀(100～90 点)、優(89～80 点)、良(79～70 点)、可(69～60 点)、不可(59 点以下)

オフィスアワー

毎週 金曜日 13:00～14:30

受講生に望むこと・受講のルール

各自の PC(ノート PC)を使う予定です。資料の配付や課題の連絡にはポータルサイトや各自の大学用メールアドレスを使います。パソコンの操作に不慣れな学生にも対応できるレベルですが、人によっては授業の進み方が早いと感じるかもしれません。予習・復習をしっかりするようにしてください。

栄養情報処理演習

科目名

科目分類

□基礎教育科目■専門教育科目□卒業必修 □栄養士必修 ■選択

開講年次■１年 □２年□前期 ■後期 □通年 □集中

英文表記

Practice in Nutrition Planning

開講期間

ふりがな

たなか けいこ

授業形態・修得単位担当教員名

田 中 景 子実施方法

演習 ・１ 単位
■対面のみ
□遠隔のみ
□対面・遠隔併用

実務家教員担当科目

授業のテーマ
授業概要

到達目標
授業時間外の学習
履修条件

栄養情報の収集や処理、管理方法を学び、基本的な栄養情報処理操作をコンピュータで行う。
栄養情報の収集や処理、管理方法を解説する。また、コンピュータを用いて食事計画の立案や栄養計算、図表の作成がスムーズに行えるように繰り返し操作する。

[知識]栄養情報の収集、処理、管理方法を理解できる。
[技能]コンピュータを利用した基本的な栄養情報処理技術を身につける。
[態度]積極的な姿勢で授業に参加する。
食生活に関わることに興味関心をもち、自分自身で各種データについてインターネットなどを使用し、調べる習慣をつける。授業計画に該当する予習・前回授業の復習を、週 60 分以上行うこと。
情報処理演習を履修していることが望ましい。

授業計画
第１回
テーマ：
「ガイダンス」 栄養情報処理の意義、実力確認テスト
第２回

テーマ：
「資料検索の方法と活用」 EBN、インターネットの活用、専門誌（学会誌）の活用

第３回

テーマ：
「栄養情報について」 Word 及び Excel の操作、文章及び図表作成

第４回

テーマ：
「食事計画（献立の立案）の要点・手順①」 食事計画の基本知識と要点、食事計画の手順について

第５回

テーマ：
「食事計画（献立の立案）の要点・手順②」 栄養素等摂取量の計算

第６回

テーマ：
「日本人の食事摂取基準の理解」 日本人の食事摂取基準の基本的な考え方、エネルギー及び栄養素量、個人及び集団対象の活用法について

第７回

テーマ：
「食事計画の実際①」 食事計画の要素

第８回

テーマ：
「食事計画の実際②」 食事計画の立案、栄養計算

第９回

テーマ：
「食事計画の評価①」 評価方法、PDCA サイクルについて

第 10 回テーマ：「応用問題①：グループ演習」 栄養情報処理に関する演習（食事計画）

第 11 回テーマ：「応用問題②：グループ演習」 栄養情報処理に関する演習（栄養計算）

第 12 回テーマ：「応用問題③：グループ演習」 栄養情報処理に関する演習（図表作成）

第 13 回テーマ：「応用問題④：グループ演習」 栄養情報処理に関する演習（媒体作成）

第 14 回テーマ：「応用問題⑤：グループ演習」 栄養情報処理に関する演習（プレゼンテーションの方法と技術）

第 15 回

テーマ：「まとめ」 応用問題のグループ課題発表会

第 16 回

定期試験

テキスト
参考文献・資料

成績評価の方法

香川明夫監修「八訂 食品成分表 2023」女子栄養大学出版部
厚生労働省 「日本人の食事摂取基準(2020 年版)」
日本栄養改善学会監修 「初めての栄養学研究論文―人には聞けない要点とコツ」第一出版株式会社
課題への取り組み（30%）
、課題の成果（30%）
、定期試験（30%）
、受講態度（10%）を基本に総合的に評価する。出席回数が規定に満たなかった場合及び授業料その他納入金等の全額を納めていない場合は試験を受けることができません。

成績評価基準秀(100～90 点)、優(89～80 点)、良(79～70 点)、可(69～60 点)、不可(59 点以下)

オフィスアワー

火曜日 16:20～17:50 、金曜日 16:20～17:50

受講生に望むこと・受講のルール

授業中の私語は慎むこと。スマホ禁止。遅刻 30 分過ぎは出席と認められません。途中退席は申し出ること。授業回数の 2/3 以上の出席がないと単位が認められません。課題レポート提出は期限厳守。毎回ノートパソコンを持参すること。事前に Word、Excel、PowerPoint、栄養ソフトを使用できる状態にしておく。

秋田栄養短期大学 栄養学科

カリキュラムマップ

基礎教育科目
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

教育目標に基づく学修成果の到達目標
開講 学期区分知識
技 能態
年次 前期 後期 ① ② ③ ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ① ②
文章表現法
2 □
○ ○ ●
○
●
●
心 理 学
2
□ ○ ● ○ ●
●
●
法
学
2
□
● ● ●
○ ●
● ● ●
食と文化
2 □
● ● ○ ●
○ ○ ○
発酵と麹
2 □
○ ● ● ○●
● ●コーヒー学Ⅰ2 □○ ● ○ ●●
○ ○コーヒー学Ⅱ2□ ○ ● ○ ●
●
○ ○
化
学
1 □
○ ● ● ● ○
○
○ ○
有機化学
1 □
○ ● ● ○
○
○ ○
生 物 学
1 □
○ ● ● ○
○
○ ○
英 語 Ａ
1 □
● ○ ●
○
●
●
キャリアサポートⅠ 1 □
●
●
● ● ●
キャリアサポートⅡ 1
□
●
●
● ● ●
基礎数理
1 □
● ●
○ ○
●
●
基礎演習Ⅰ
1 □
○ ○ ○ ●
●
● ● ●
基礎演習Ⅱ
1
□ ○
○ ●
●
● ● ●
科目名

度
③ ④
○
○
● ●
●
○
○
○ ○
○
○ ○
○
○
○
●
●

専門教育科目

教育目標に基づく学修成果の到達目標
開講 学期区分知識
技 能態
年次 前期 後期 ① ② ③ ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ① ②
1
公衆衛生学
2
□ ● ● ○ ○ ○
○ ●
○ ● ○
2
社会福祉概論2□ ● ● ○ ○○ ● ○3
解剖生理学Ⅰ1 □○ ● ● ○○
○ ○4
解剖生理学Ⅱ1 □● ● ● ○
●
○ ○
5
生理学実験
2
□ ○ ● ● ● ○
○ ○
○ ○ ●
6
生 化 学
1
□ ● ● ● ○
●
○ ○
7
病態生理学
1
□ ● ● ● ●
○
○ ○ ○
8
運動生理学
2
□ ● ● ● ○
○
○ ○
9
食品学総論
1 □
● ● ● ○ ○
○ ○
10
食品学各論
1
□ ○ ● ● ○ ○○○ ○11
食品学実験Ⅰ2 □● ● ● ● ●
○
○ ● ○
12
食品学実験Ⅱ2□ ○ ● ● ● ○○ ○ ○ ● ○ ● ○
13
食品衛生学
2 □
● ● ● ○ ○ ●
● ○
○ ● ○
14
食品衛生学実験2□ ● ● ●
●
● ○
○ ● ○
15
栄養学
1 □
● ● ● ●
○
○ ○
16
栄養学実験
1
□ ○ ○ ○
●
○ ○
○ ● ●
17
応用栄養学Ⅰ1□ ● ● ● ○
○ ○
○
○ ● ○
18
応用栄養学Ⅱ2□ ○ ● ● ○
○ ○
○
○ ● ●
19
応用栄養学実習2 □● ○ ● ○
● ○ ● ○ ● ● ● ○20
スポーツ栄養学
2□ ○ ● ● ○
○ ○
○
○ ● ●
21
臨床栄養学Ⅰ1□ ● ○ ●
○ ○
○
○ ●
22
臨床栄養学Ⅱ
2 □
● ○ ●
○ ○
○
○ ●
23
臨床栄養学演習
2□ ○ ○ ●●
○ ● ○24
臨床栄養学実習2□ ● ● ● ○ ○ ● ● ● ● ● ● ● ●25
栄養指導論Ⅰ1□ ○ ● ● ○
○
○ ○
○ ● ●
26
栄養指導論Ⅱ2 □○ ● ● ○
○ ○ ○ ○
● ● ●27
栄養指導実習2 □○ ● ● ●
○ ● ○ ● ○ ● ● ●28
栄養情報処理演習
1□ ○ ○ ● ○
● ●
○
● ○
29
公衆栄養学
2 □
● ○ ●
●
○ ● ○
30
調 理 学
1 □
○ ● ●
○
○
○ ○ ○
31
基礎調理学実習1 □○ ● ○ ○
● ○ ○32
調理学実習Ⅰ1 □○ ● ● ○ ○ ○ ● ○ ○ ● ○ ○ ○33
調理学実習Ⅱ1□ ○ ● ● ○ ● ● ● ● ● ● ○ ○ ○
34
給食管理論
1 □
● ● ○ ○
● ○●35
給食運営実習Ⅰ
1□ ○ ● ○ ○● ● ● ○ ●● ○36
給食運営実習Ⅱ
2 □○ ● ○ ○
● ● ● ○ ●● ○37
校外実習概論1□ ○ ○ ●
○ ○ ○ ○
○ ●38 給食運営校外実習Ⅰ 2 □● ● ● ● ○ ● ● ● ● ● ● ● ●
39
栄養学入門
1 □
● ● ● ●
○ ○ ○ ○
● ● ○
40
食糧経済
1
□
● ○ ●
○
● ●
41
基礎実験
1 □
○ ○ ○ ●○○○
42
情報処理演習Ａ
1 □
○ ●
○
●
●
43
情報処理演習Ｂ
1
□
○ ●
○
●
●
44 ゼミナール（卒業試験含む） 2 □ □ ● ● ● ● ○ ○ ○ ○ ● ○ ● ● ●

No.

科目名

※

「●」：直接的に関連する項目。

「◯」：間接的に関連する項目。

度
③ ④
● ○
○
○
○ ○
○ ●
○ ○
● ●
○ ○
●
●
○ ●
● ●
● ●
● ●
●
○ ●
●
●
● ●
●
●
●
●
● ●
●
●
○ ●
●
○ ●
○
● ○
● ○
● ●
○
●
● ○
●
● ●
○ ●
○
○ ●

※申請要領１（１）④に該当〇秋田栄養短期大学データサイエンス・AI 教育プログラム推進会議要綱

令和５年７月３１日
制定
第１条 秋田栄養短期大学にデータサイエンス・AI 教育プログラム推進会議（以下「会議」という）を置く。
第２条 会議は、秋田栄養短期大学データサイエンス・AI 教育プログラム（以下「プログラム」という）に必要な次の事項を審議する。
（１） プログラムの推進（２） 自己点検・自己評価によるプログラムの検証・改善・進化（３） その他
第３条 会議は、前条に定める事項を審議するため、必要に応じて開くものとする。
第４条 会議の構成員は、次の各号に掲げる者とする。
（１） 副学長（２） 学科長（３） 教務委員長（４） 専任教員のうち学長が指名する者
第５条 会議は、副学長が招集し、その議長となる。
第６条 会議は、構成員の過半数の出席をもって成立するものとする。
第７条 会議で審議した事項は、遅滞なく学長に報告しなければならない
第８条 会議の事務は、短大事務室で行う。
附 則
この要綱は、令和５年１２月７日から施行する。

※申請要領１（１）⑤に該当〇秋田栄養短期大学データサイエンス・AI 教育プログラム推進会議要綱

令和５年７月３１日
制定
第１条 秋田栄養短期大学にデータサイエンス・AI 教育プログラム推進会議（以下「会議」という）を置く。
第２条 会議は、秋田栄養短期大学データサイエンス・AI 教育プログラム（以下「プログラム」という）に必要な次の事項を審議する。
（１） プログラムの推進（２） 自己点検・自己評価によるプログラムの検証・改善・進化（３） その他
第３条 会議は、前条に定める事項を審議するため、必要に応じて開くものとする。
第４条 会議の構成員は、次の各号に掲げる者とする。
（１） 副学長（２） 学科長（３） 教務委員長（４） 専任教員のうち学長が指名する者
第５条 会議は、副学長が招集し、その議長となる。
第６条 会議は、構成員の過半数の出席をもって成立するものとする。
第７条 会議で審議した事項は、遅滞なく学長に報告しなければならない
第８条 会議の事務は、短大事務室で行う。
附 則
この要綱は、令和５年１２月７日から施行する。

大学等名

秋田栄養短期大学

申請レベル

リテラシーレベル

教育プログラム名

データサイエンス・AI教育プログラム

申請年度

令和６年度

取組概要

これからのデジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「データサイエンス・AI」の基礎を学ぶプログラム

１．プログラムの目的

本学では、学生のデータサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、
データサイエンス・AＩを適切に理解し、それらを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うことにより、学生のデータサイエン
ス・ＡＩに関する基礎的な能力の向上を図ります。

２．身に付けられる能力

次の５つの到達目標に基づき、データサイエンス・AIに関する基礎的な知識や技術を学び、実社会における様々な場面で生かすことができる能力を身に付けます。
①数理・データサイエンス・AIは、現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついているものであること。
②数理・データサイエンス・AIが対象とする「社会で活用されているデー
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得ること。

３．開講科目の構成
科目名

単位数

開講年次

情報処理演習B

１

１

栄養情報処理演習

１

１

４．プログラム修了要件及び実施体制
プログラム修了者には「修了証」を発行します。
学修成果の一つとして、今後の科目履修や就職活動等で活用できます。

プログラム修了要件「情報処理演習B」及び「栄養情報処理演習」の科目の単位を修得すること。（合計２単位）

プログラム実施体制③様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、数理・
データサイエンス・AIは様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、運営責任者の統率の下、データサイエンス・AI教育プログラム推進
インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創会議を軸として、各関係部署で連携し、データサイエンス・AI教育
出するものであること。
④ただし数理・データサイエンス・AIは万能ではなく、その活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）
を考慮することが重要であること。
⑤実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・
データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関すること。

プログラムを実施します。
・プログラムの運営責任者
副学長

・プログラムを改善・進化させるための組織・委員会等
秋田栄養短期大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議※各学科会議、FD委員会、キャリアセンター、短大事務室と適宜連携しながら実施します。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 申請用